一种频率可重构短波宽带鞭状天线设计

针对目前10 m短波鞭状天线存在的低频段增益和效率低的问题,基于入侵性野草(invasive weed optimization,IWO)算法和分波段加载匹配网络重构技术,设计了一款分波段短波宽带鞭状天线;然后,采用IWO算法对每个分波段内天线的加载网络和匹配网络分别进行了优化,设置了不同标称阻抗、传输线变压器变比以及下加载点的位置;最后,进行了仿真分析,结果表明:所提方法使低频段天线增益最多提高了6 d B,有效解决了该天线低频段的增益缺陷。     

基于改进的软阈值小波包网络的电力信号消噪

为了克服传统软、硬阈值在信号消噪中存在的不足,首先构造了一种新的软阈值函数,并将小波包变换和神经网络相结合;然后,基于改进的软阈值小波包网络对实际采集电力信号进行消噪。MATLAB仿真结果表明:改进的软阈值小波包网络比传统硬、软阈值小波包消噪的信噪比高,且均方根误差小,是一种非常有效的电力信号消噪方法。     

基于模糊随机贝叶斯网络的意图估计方法

意图估计是数据融合五级模型中态势评估的重要研究内容。意图估计结果的稳定性对于辅助战场决策具有重要意义,在分析了影响意图识别结果稳健性的基础上,将模糊随机贝叶斯网络应用于战场目标的意图分析。在研究了战场环境下网络结点构造及推理方法的基础上,结合具体场景给出示例并进行了仿真验证。     

基于UPF的WNN学习算法及其应用

为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF;最后,将SUPF作为WNN的学习算法进行训练和测试。实验表明,基于新采样策略UPF与基本UPF的WNN模型精度总体接近,但速度更快,效率更高,某型军用飞机气动力建模也验证了算法的有效性与可行性。     

指挥控制概念、模型及价值链分析

通过分析历史上的经典战例,结合对指挥控制(Command and Control,C2)内涵解读,揭示成功的C2本质特征是:既源自时代,又超越时代。如今各类军事/非军事行动的主体、环境及相互关系均发生了巨大变化,这加剧了C2的复杂性和不确定性。由此,着重总结了西方学者近20年来在C2方面所取得的重大进展,提出了C2概念模型、建立网络使能的C2成熟度模型和C2敏捷性概念模型等;以空军"杀伤链"为例,剖析了由300多种/类的变量及其关系,到事件、决策和行动整个打击过程中的价值链映射。     

基于相控阵雷达的舰炮联合反导技术

利用相控阵雷达构建舰炮武器系统一体化火控网络,分析了各型常规舰炮武器联合反导的应用场景,不同于以往分区段的梯次拦截,重点考虑中大口径舰炮在小口径舰炮拦截区域的综合使用问题,通过对中大口径发射弹丸的跟踪和预测方法,估算水柱出现的位置和时间信息,能够在小口径舰炮开火前,及时有效地修正火控预测模型,提高舰炮武器系统对反舰导弹的联合拦截概率。该方案切实可行,可扩展性强,进一步体现舰炮火力精确到达的控制能力,提供了舰炮武器系统的火控级数据共享平台。     

基于活动环路的作战网络节点重要度评估方法

在原有研究的基础上,将作战活动和作战活动间的关联关系抽象成作战网络模型,对复杂作战网络节点重要度进行更细化的评估。在利用环介数指标评估的基础上分析了节点间的依赖关系,考量了作战活动环路的大小,定义了影响作战活动效能的影响因子。还分析了OODA环的节点重要度,证明考虑依赖关系和影响因子的作战网络节点重要度评估更为精确。通过与其他的评估方法比较分析,证明了该方法具有更高的区分度,适用于评价作战网络。     

网络信息体系运作机理与关键技术

网络信息体系是中国版的网络中心化C4KISR系统,是打赢信息化战争的基础支撑。在网络信息体系"网设施-云环境-端系统"三层架构基础上,从网络中心、信息主导、知识驱动、体系赋能等视角分析了网络信息体系运作机理,从体系生成、环境支撑、信息融合、任务筹划和火力协同等方面梳理了网络信息体系形成能力亟待突破的关键技术,从网络、信息、体系和业务能力等方面总结了网络信息体系的未来发展趋势,为网络信息体系顶层规划和建设提供参考。     

基于半监督谱聚类的通信网台识别方法

针对通信网台识别准确率较低的问题,提出了一种基于半监督谱聚类的通信网台识别方法。通过密度峰值的方法构造决策图,得到通信网的数目;在谱聚类算法的基础上,利用侦察方掌握的先验知识,通过成对约束信息更新谱聚类算法的相似度矩阵,提升聚类算法性能,得到最终的网台识别结果。实验结果表明,该方法可以有效地利用知识库中已有的成对约束信息,较好地完成通信网台识别。